Negociação algorítmica versus negociação sistemática

Forex Mecânico.

Negociação no mercado FX usando estratégias mecânicas de negociação.

Discretionary Vs Algorithmic Trading: Será melhor do que o outro? Não!

Eu aposto que a maioria de vocês já teve uma pergunta muito simples em suas mentes desde que você começou sua jornada na negociação. O comércio discricionário é melhor do que o comércio sistemático? Faça comerciantes que "obtê-lo" # 8221; tem uma vantagem sobre aqueles que simplesmente usam sistemas de som estatisticamente? A negociação algorítmica até mesmo & # 8220; trabalho & # 8221; em absoluto? A resposta a essas questões não é muito fácil, uma vez que existem simplesmente poucas fontes de evidências bem conhecidas, onde podemos realmente ver qual é o sucesso a longo prazo de ambas as maneiras de se aproximar dos mercados. Na publicação de hoje, vou falar sobre os índices de comerciantes algorítmicos Vs discricionários do grupo Barclay Hedge, onde você verá que os comerciantes discricionários não têm vantagem sobre os comerciantes algorítmicos. No final, ambas as formas de negociação obtêm retornos muito semelhantes, embora ambos tenham diferenças específicas que discutiremos nos próximos parágrafos.

Como sabemos se a negociação algorítmica é melhor do que a negociação discricionária? Fácil, encontre uma fonte de informações que tenha coletado informações de mais de 100 empresas e indivíduos que negociam os mercados e comparem o desempenho nos últimos 20 anos. Existe uma fonte de informação? Sim! O grupo Barclay Hedge coletou esses dados nos últimos 20 anos com um índice sistemático e um índice sistemático com a esperança de mostrar qual abordagem é melhor. O índice discricionário atualmente possui 150 contribuidores (entre comerciantes individuais e empresas) que tomam suas decisões de forma discricionária em pelo menos 65% dos casos, enquanto o índice de comerciante algorítmico possui mais de 400 colaboradores que tomam sua decisão usando sistemas automatizados em pelo menos 95 % de casos.

Quando comparamos os dois gráficos, os resultados são evidentes a olho nu. O resultado final de ambos os índices após 24 anos de seguimento foi muito semelhante e # 8211; do ponto de vista do lucro & # 8211; Ambos os contribuintes algorítmicos e discricionários têm tido um retorno semelhante. Isso prova o ponto em que negociação discricionária e algorítmica são & # 8211; em seus níveis mais altos & # 8211; bastante semelhante em relação às suas capacidades de lucro globais. Isso faz sentido como & # 8211; depois de tudo # 8211; ambos os tipos de comerciantes estão após os mesmos mercados e, portanto, as características que podem explorar a longo prazo são fundamentalmente as mesmas. Se um comerciante discricionário lucrar com as tendências de longo prazo, então, um comerciante manual e, enquanto um sistema automatizado pode lucrar com a execução rápida e comercial de 24/5, isso parece ser compensado pelo nível mais alto de & # 8220; compreensão & # 8221; inerente ao cérebro humano através de negociação discricionária. No final, resultados em relação aos lucros são muito similares.

A partir de uma perspectiva de retirada, a profundidade máxima de desdobramento do índice de comerciante sistemático é mais do dobro do índice de comerciante discricionário, embora o período máximo de retirada do período seja pelo menos duas vezes maior do que o primeiro. Global & # 8211; quando considerar ambos os fatores # 8211; o índice de comerciante sistemático tem um índice de úlcera mais baixo do que o índice de comerciante discricionário. Por assim dizer, teríamos que dizer aqui que os comerciantes sistemáticos tendem a entrar em descrições mais profundas, mais curtas, do que os comerciantes discricionários, enquanto os comerciantes discricionários tendem a entrar em períodos de retirada menores, mas muito mais longos. No final, o índice sistemático tem uma curva de equidade muito mais linear, enquanto o índice discricionário tem um número maior de & # 8220; menos linear e # 8221; Veja.

Outro fator importante aqui é a significância estatística dos resultados. Os comerciantes sistemáticos são quase 3 vezes mais abundantes do que os comerciantes discricionários e, portanto, o índice sistemático tem mais valor estatístico, pois representa uma maior porcentagem da população comercial ativa. Enquanto os comerciantes discricionários são apenas 150, os comerciantes sistemáticos são 457, esse número maior deve implicar que o índice de comerciante sistemático abrange mais & # 8220; extremos & # 8221; da mesma população, enquanto o índice discricionário é mais limitado.

Em geral, esses índices nos dão informações muito importantes sobre os mercados, eles mostram que os TRABALHOS de negociação sistemática que reduzem os períodos de duração são geralmente menores do que os comerciantes discricionários e que diminuir as profundidades tendem a ser em média maiores do que para os sistemas discricionários. Os sistemas discricionários conseguem uma tonelada de mais lucro do que os comerciantes algorítmicos? Não! Ambos os tipos de negociação têm # 8211; em seus níveis mais altos & # 8211; as mesmas capacidades de lucro. Será extremamente interessante observar esses índices à medida que os computadores evoluem, pois veremos como isso afeta o desempenho de um tipo de negociação contra o outro. Minha previsão seria que o efeito será maior e maior à medida que os sistemas ganham capacidades muito maiores (quando começam a se aproximar do poder de processamento do cérebro humano). Observe como, durante 1987-1995, os comerciantes discricionários apresentaram melhor desempenho, mas durante os últimos anos (2008-2018), os comerciantes sistemáticos começaram a avançar em termos de rentabilidade.

Na próxima vez que alguém lhe perguntar se a negociação algorítmica funciona, basta apontar para o índice de comerciante sistemático da Barclay! Se você quiser saber mais sobre minha jornada no comércio automatizado e como você também pode aprender e obter uma educação verdadeira neste campo, considere se juntar a Asirikuy, um site repleto de vídeos educacionais, sistemas comerciais, desenvolvimento e um som, honesto e transparente abordagem para negociação automatizada em geral. Espero que tenha gostado deste artigo ! : o)

5 Respostas ao "Algoritmico Discrecional": é melhor do que o outro? Não! & # 8221;

Você não acredita o quanto este tema foi derrubado no meu thoat. As pessoas continuam me dizendo que o comércio automatizado é impossível, mas eu mudei e as ignorei, muito feliz eu fiz isso :)

Obrigado pela evidência!

Você consegue qual EA você usa?

Então os comerciantes sistemáticos ganharam dinheiro, os comerciantes discricionários ganharam dinheiro # 8211; mas como todos sabemos que a negociação é um jogo de soma menos zero (corretores / criadores de mercado ganharam dinheiro) & # 8211; então, quem perdeu dinheiro, então hmm.

O demônio está no detalhe ou, se você quiser, há pequenas mentiras, grandes mentiras e, então, há estatísticas. Duvido do valor desses números, a menos que eu conheça a metodologia. Gostaria de saber de onde o dinheiro que ganhou veio de & # 8230;

Obrigado por publicar: o) Tenha em mente que o índice do comerciante da Barclay cobre apenas uma pequena fração de artistas de mercado, mas todos eles são perfomers auditados que negociaram nos últimos 10-20 anos, usando estratégias de negociação dicrecionárias ou automatizadas. Quem perdeu dinheiro para que esses comerciantes pudessem ganhar dinheiro? Bem, alguns dos outros comerciantes lá: o) O índice é apenas uma amostra de perfomers auditados, mas certamente não cobre uma grande porcentagem do mercado (lembre-se de que a maioria dos participantes do mercado perde dinheiro, aponta pontos para +90 -99% no Forex de varejo). O importante é que esses resultados mostram que, a longo prazo, os artistas auditados sérios produzem quantidades de dinheiro aproximadamente semelhantes, sejam eles comerciais de uma forma 100% mecânica ou discricionária. Espero que isso acenda: o)

Fundamentos do comércio algorítmico: conceitos e exemplos.

Um algoritmo é um conjunto específico de instruções claramente definidas destinadas a realizar uma tarefa ou processo.

O comércio algorítmico (negociação automatizada, negociação em caixa preta ou simplesmente algo-trading) é o processo de uso de computadores programados para seguir um conjunto definido de instruções para colocar um comércio para gerar lucros a uma velocidade e freqüência impossíveis para um comerciante humano. Os conjuntos definidos de regras são baseados em tempo, preço, quantidade ou qualquer modelo matemático. Além das oportunidades de lucro para o comerciante, o algo-trading torna os mercados mais líquidos e torna a negociação mais sistemática descartando impactos emocionais humanos nas atividades comerciais. (Para mais, consulte Picking the Right Algorithmic Trading Software.)

Suponha que um comerciante siga esses critérios de comércio simples:

Compre 50 ações de uma ação quando sua média móvel de 50 dias excede a média móvel de 200 dias. Vende ações da ação quando sua média móvel de 50 dias está abaixo da média móvel de 200 dias.

Usando este conjunto de duas instruções simples, é fácil escrever um programa de computador que monitorará automaticamente o preço das ações (e os indicadores de média móvel) e colocará as ordens de compra e venda quando as condições definidas forem atendidas. O comerciante não precisa mais manter um relógio para preços e gráficos ao vivo, ou colocar as ordens manualmente. O sistema de negociação algorítmica automaticamente faz isso para ele, identificando corretamente a oportunidade comercial. (Para mais informações sobre as médias móveis, consulte Médias móveis simples, faça as tendências se destacarem.)

[Se você quiser saber mais sobre as estratégias comprovadas e pontuais que podem eventualmente ser trabalhadas em um sistema de comércio alorítico, confira o Curso de Torneio de Dia de Torneio da Invastopedia Academy. ]

Benefícios da negociação algorítmica.

A Algo-trading oferece os seguintes benefícios:

Negociações executadas com os melhores preços Posicionamento instantâneo e preciso da ordem comercial (com altas chances de execução nos níveis desejados) Negociações cronometradas corretamente e instantaneamente, para evitar mudanças de preços significativas Custos de transação reduzidos (veja o exemplo de falta de implementação abaixo) Verificações automatizadas simultâneas em múltiplos condições de mercado Reduziu o risco de erros manuais na colocação dos negócios Backtest o algoritmo, com base nos dados históricos e em tempo real disponíveis Reduzida a possibilidade de erros por comerciantes humanos com base em fatores emocionais e psicológicos.

A maior parte do dia-a-dia é a negociação de alta freqüência (HFT), que tenta capitalizar a colocação de um grande número de pedidos em velocidades muito rápidas em múltiplos mercados e múltiplos parâmetros de decisão, com base em instruções pré-programadas. (Para obter mais informações sobre o comércio de alta freqüência, consulte Estratégias e Segredos de Empresas de Negociação de Alta Freqüência (HFT).)

O Algo-trading é usado em muitas formas de atividades de comércio e investimento, incluindo:

Investidores de médio a longo prazo ou empresas de compra (fundos de pensão, fundos de investimento, companhias de seguros) que adquirem ações em grandes quantidades, mas não querem influenciar os preços das ações com investimentos discretos e de grande porte. Os comerciantes de curto prazo e os participantes do lado da venda (fabricantes de mercado, especuladores e arbitragentes) se beneficiam da execução comercial automatizada; Além disso, ajudas de algo-trading na criação de liquidez suficiente para os vendedores no mercado. Os comerciantes sistemáticos (seguidores de tendências, comerciantes de pares, hedge funds, etc.) acham muito mais eficiente programar suas regras comerciais e permitir que o programa seja comercializado automaticamente.

O comércio algorítmico proporciona uma abordagem mais sistemática ao comércio ativo do que os métodos baseados na intuição ou instinto do comerciante humano.

Estratégias de negociação algorítmica.

Qualquer estratégia de negociação algorítmica exige uma oportunidade identificada que seja rentável em termos de melhoria de ganhos ou redução de custos. As seguintes são estratégias de negociação comuns usadas em algo-trading:

As estratégias de negociação algorítmicas mais comuns seguem as tendências em médias móveis, fuga de canais, movimentos no nível de preços e indicadores técnicos relacionados. Estas são as estratégias mais fáceis e simples de implementar através de negociação algorítmica porque essas estratégias não envolvem fazer previsões ou previsões de preços. Os negócios são iniciados com base na ocorrência de tendências desejáveis, que são fáceis e direitas de implementar através de algoritmos sem entrar na complexidade da análise preditiva. O exemplo acima mencionado de média móvel de 50 e 200 dias é uma tendência popular seguindo a estratégia. (Para mais informações sobre as estratégias de negociação de tendências, consulte: Estratégias simples para capitalizar as tendências.)

Comprar um estoque cotado duplo a um preço mais baixo em um mercado e simultaneamente vendê-lo a um preço mais alto em outro mercado oferece o diferencial de preço como lucro ou arbitragem sem risco. A mesma operação pode ser replicada para ações versus instrumentos de futuros, pois os diferenciais de preços existem de tempos em tempos. Implementar um algoritmo para identificar esses diferenciais de preços e colocar as ordens permite oportunidades lucrativas de forma eficiente.

Os fundos do índice definiram períodos de reequilíbrio para que suas participações fossem compatíveis com seus respectivos índices de referência. Isso cria oportunidades rentáveis ​​para comerciantes algorítmicos, que capitalizam os negócios esperados que oferecem lucros de 20 a 80 pontos base, dependendo do número de ações no fundo do índice, apenas antes do reequilíbrio do fundo do índice. Essas negociações são iniciadas através de sistemas de negociação algorítmica para execução atempada e melhores preços.

Muitos modelos matemáticos comprovados, como a estratégia de negociação neutra do delta, que permitem a negociação de combinações de opções e sua segurança subjacente, onde os negócios são colocados para compensar deltas positivos e negativos, de modo que o portfólio delta seja mantido em zero.

A estratégia de reversão média baseia-se na ideia de que os preços altos e baixos de um bem são um fenômeno temporário que retorna periodicamente ao seu valor médio. Identificar e definir uma faixa de preço e implementar algoritmos com base em isso permite que os negócios sejam colocados automaticamente quando o preço do recurso entra e sai do seu alcance definido.

A estratégia de preços médios ponderados por volume quebra uma grande ordem e libera pedaços menores determinados dinamicamente da ordem para o mercado usando perfis de volume histórico específicos de estoque. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio ponderado do volume (VWAP), beneficiando assim o preço médio.

A estratégia de preço médio ponderado no tempo quebra uma grande ordem e libera dinamicamente determinados pedaços menores da ordem para o mercado usando intervalos de tempo uniformemente divididos entre o início e o fim do tempo. O objetivo é executar a ordem perto do preço médio entre os horários de início e término, minimizando assim o impacto no mercado.

Até que a ordem comercial seja totalmente preenchida, este algoritmo continua enviando ordens parciais, de acordo com o índice de participação definido e de acordo com o volume negociado nos mercados. A "estratégia de etapas" relacionada envia ordens a uma porcentagem definida pelo usuário de volumes de mercado e aumenta ou diminui essa taxa de participação quando o preço da ação atinge os níveis definidos pelo usuário.

A estratégia de falta de implementação visa minimizar o custo de execução de uma ordem através da negociação do mercado em tempo real, economizando assim o custo da ordem e beneficiando do custo de oportunidade da execução atrasada. A estratégia aumentará a taxa de participação direcionada quando o preço das ações se mover de forma favorável e diminuí-lo quando o preço das ações se mover de forma adversa.

Existem algumas classes especiais de algoritmos que tentam identificar "acontecimentos" do outro lado. Esses "algoritmos de sniffing", usados, por exemplo, por um market maker market market têm a inteligência interna para identificar a existência de qualquer algoritmo no lado da compra de uma grande ordem. Essa detecção através de algoritmos ajudará o fabricante de mercado a identificar grandes oportunidades de ordem e permitir que ele se beneficie ao preencher os pedidos a um preço mais alto. Isso às vezes é identificado como front-running de alta tecnologia. (Para obter mais informações sobre negociação de alta freqüência e práticas fraudulentas, consulte: Se você comprar ações on-line, você está envolvido em HFTs.)

Requisitos técnicos para negociação algorítmica.

Implementar o algoritmo usando um programa de computador é a última parte, batida com backtesting. O desafio é transformar a estratégia identificada em um processo informatizado integrado que tenha acesso a uma conta de negociação para fazer pedidos. São necessários os seguintes:

Conhecimento de programação de computador para programar a estratégia de negociação necessária, programadores contratados ou software de negociação pré-fabricado Conectividade de rede e acesso a plataformas de negociação para colocar os pedidos Acesso a feeds de dados de mercado que serão monitorados pelo algoritmo para oportunidades de colocar pedidos A capacidade e infra-estrutura para voltar a testar o sistema uma vez construído, antes de entrar em operação em mercados reais Dados históricos disponíveis para backtesting, dependendo da complexidade das regras implementadas no algoritmo.

Aqui está um exemplo abrangente: o Royal Dutch Shell (RDS) está listado na Amsterdam Stock Exchange (AEX) e London Stock Exchange (LSE). Vamos construir um algoritmo para identificar oportunidades de arbitragem. Aqui estão algumas observações interessantes:

AEX negocia em Euros, enquanto a LSE negocia em libras esterlinas. Devido à diferença horária de uma hora, a AEX abre uma hora antes da LSE, seguido de ambas as trocas comerciais simultaneamente durante as próximas horas e depois de negociar apenas na LSE durante a última hora à medida que o AEX fecha .

Podemos explorar a possibilidade de negociação de arbitragem nas ações da Royal Dutch Shell listadas nesses dois mercados em duas moedas diferentes?

Um programa de computador que pode ler os preços atuais do mercado Os feeds de preços de LSE e AEX A taxa de câmbio para a taxa de câmbio GBP-EUR Capacidade de colocação de pedidos que podem rotear a ordem para a troca correta do recurso Back-testing em feeds históricos de preços.

O programa de computador deve executar o seguinte:

Leia o preço de entrada do estoque RDS de ambas as bolsas Usando as taxas de câmbio disponíveis, converta o preço de uma moeda para outra. Se houver uma discrepância de preço suficientemente grande (descontando os custos de corretagem) levando a uma oportunidade rentável, então coloque a compra ordem em troca de preços mais baixos e ordem de venda em troca de preços mais elevados Se as ordens forem executadas conforme desejado, o lucro de arbitragem seguirá.

Simples e fácil! No entanto, a prática de negociação algorítmica não é simples de manter e executar. Lembre-se, se você pode colocar um comércio gerado por algo, os outros participantes do mercado podem também. Conseqüentemente, os preços flutuam em milissegundos e até mesmo em microssegundos. No exemplo acima, o que acontece se o seu comércio de compras for executado, mas o comércio de vendas não acontece à medida que os preços de venda mudam quando o seu pedido atinge o mercado? Você vai acabar sentado com uma posição aberta, tornando sua estratégia de arbitragem inútil.

Existem riscos e desafios adicionais: por exemplo, riscos de falha do sistema, erros de conectividade de rede, atrasos de tempo entre ordens comerciais e execução e, o mais importante de tudo, algoritmos imperfeitos. O algoritmo mais complexo é o backtesting mais rigoroso antes de ser posto em ação.

The Bottom Line.

A análise quantitativa do desempenho de um algoritmo desempenha um papel importante e deve ser examinada criticamente. É excitante ir pela automação auxiliada por computadores com a noção de ganhar dinheiro sem esforço. Mas é preciso certificar-se de que o sistema está completamente testado e os limites exigidos são definidos. Os comerciantes analíticos devem considerar a aprendizagem de sistemas de programação e construção por conta própria, ter confiança em implementar as estratégias certas de forma infalível. O uso cauteloso eo teste completo de algo-trading podem criar oportunidades rentáveis. (Para mais informações, consulte Como codificar seu próprio robô Algo Trading.)

QuantStart.

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Por Michael Halls-Moore em 7 de junho de 2018.

O comércio algorítmico geralmente é percebido como uma área complexa para iniciantes para enfrentar. Abrange uma ampla gama de disciplinas, com certos aspectos que exigem um grau significativo de maturidade matemática e estatística. Consequentemente, pode ser extremamente desprezível para os não iniciados. Na realidade, os conceitos gerais são simples de entender, enquanto os detalhes podem ser aprendidos de maneira iterativa e contínua.

A beleza do comércio algorítmico é que não há necessidade de testar o conhecimento sobre capital real, já que muitas corretoras fornecem simuladores de mercado altamente realistas. Embora existam algumas advertências associadas a tais sistemas, eles fornecem um ambiente para promover um nível profundo de compreensão, sem absolutamente nenhum risco de capital.

Uma pergunta comum que recebo dos leitores do QuantStart é "Como faço para começar a negociação quantitativa?". Já escrevi um guia de iniciantes para negociação quantitativa, mas um artigo não pode esperar para cobrir a diversidade do assunto. Assim, eu decidi recomendar meus livros de comércio de quantum de nível de entrada favoritos neste artigo.

A primeira tarefa é obter uma visão geral sólida do assunto. Descobriu que seria muito mais fácil evitar discussões matemáticas pesadas até que os conceitos básicos sejam cobertos e compreendidos. Os melhores livros que encontrei para este fim são os seguintes:

1) Negociação Quantitativa por Ernest Chan - Este é um dos meus livros de finanças favoritos. O Dr. Chan fornece uma ótima visão geral do processo de criação de um sistema de comércio quantitativo "varejista", usando o MatLab ou o Excel. Ele torna o assunto altamente acessível e dá a impressão de que "qualquer um pode fazê-lo". Embora existam muitos detalhes que são ignorados (principalmente por brevidade), o livro é uma ótima introdução sobre como funciona a negociação algorítmica. Ele discute a geração alfa ("o modelo de negociação"), gerenciamento de riscos, sistemas de execução automatizada e certas estratégias (particularmente o impulso e reversão média). Este livro é o lugar para começar. 2) Dentro da Black Box por Rishi K. Narang - Neste livro, o Dr. Narang explica detalhadamente como funciona um fundo de hedge quantitativo profissional. É lançado em um investidor experiente que está considerando investir em uma "caixa preta". Apesar da aparente irrelevância para um comerciante varejista, o livro realmente contém uma riqueza de informações sobre como um sistema comercial "adequado" deve ser realizado. Por exemplo, a importância dos custos de transação e gerenciamento de riscos é delineada, com idéias sobre onde procurar informações adicionais. Muitos comerciantes de videojogos de varejo poderiam fazer bem para escolher isso e ver como os "profissionais" realizam suas negociações. 3) Algorithmic Trading & amp; DMA de Barry Johnson - A frase "negociação algorítmica", no setor financeiro, geralmente se refere aos algoritmos de execução utilizados pelos bancos e corretores para executar negócios eficientes. Estou usando o termo para cobrir não só os aspectos da negociação, mas também o comércio quantitativo ou sistemático. Este livro é principalmente sobre o primeiro, sendo escrito por Barry Johnson, que é um desenvolvedor de software quantitativo em um banco de investimento. Isso significa que é inútil para o quantum de varejo? De modo nenhum. Possuir uma compreensão mais profunda de como os intercâmbios funcionam e a "microestrutura do mercado" pode ajudar imensamente a rentabilidade das estratégias de varejo. Apesar de ser um grande volume, vale a pena pegar.

Uma vez que os conceitos básicos são apreendidos, é necessário começar a desenvolver uma estratégia comercial. Isso geralmente é conhecido como o componente do modelo alfa de um sistema comercial. As estratégias são diretas para encontrar esses dias, no entanto, o valor verdadeiro vem na determinação de seus próprios parâmetros de negociação através de pesquisa extensiva e backtesting. Os seguintes livros abordam certos tipos de sistemas de negociação e execução e como implementá-los:

4) Negociação algorítmica por Ernest Chan - Este é o segundo livro do Dr. Chan. No primeiro livro, ele evitou o impulso, a reversão média e certas estratégias de alta freqüência. Este livro discute essas estratégias em profundidade e fornece detalhes de implementação significativos, embora com mais complexidade matemática do que no primeiro (por exemplo, Filtros Kalman, Stationarity / Cointegration, CADF etc.). As estratégias, mais uma vez, fazem uso extensivo do MatLab, mas o código pode ser facilmente modificado para C ++, Python / pandas ou R para aqueles com experiência em programação. Ele também fornece atualizações sobre o mais recente comportamento do mercado, já que o primeiro livro foi escrito alguns anos atrás. 5) Negociação e Intercâmbios de Larry Harris - Este livro concentra-se na microestrutura do mercado, que eu pessoalmente sinto é uma área essencial para aprender, mesmo nos estágios iniciais da negociação quantitativa. A microestrutura do mercado é a "ciência" de como os participantes do mercado interagem e as dinâmicas que ocorrem no livro de encomendas. Está intimamente relacionado com a forma como os intercâmbios funcionam e o que realmente acontece quando um comércio é colocado. Este livro é menos sobre estratégias de negociação como tal, mas sobre coisas a serem conscientes ao projetar sistemas de execução. Muitos profissionais no espaço financeiro de quant consideram isso como um excelente livro e eu também recomendo isso.

Nesta etapa, como comerciante de varejo, você estará em um bom lugar para começar a pesquisar os outros componentes de um sistema de negociação, como o mecanismo de execução (e sua relação profunda com os custos de transação), bem como o gerenciamento de riscos e portfólio. Vou discutir livros para esses tópicos em artigos posteriores.

Apenas iniciando o comércio quantitativo?

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Real, dicas de negociação viáveis, sem tonturas.

Dr. Ash Booth.

Data Scientist, Algo Trader, Machine Learning Aficionado.

A diferença entre o comércio automatizado, algorítmico e de alta frequência.

Ao dizer às pessoas que eu trabalho em sistemas de negociação automatizados e algorítmicos, uma resposta comum tende a ser:

Oh, esse material comercial de alta frequência? & # 8221;

E eu acho que é por causa do hype atual (principalmente negativo) em torno do comércio de alta freqüência. Uma resposta verdadeira à sua pergunta é, às vezes, nem sempre, & # 8221 ;. Para explicar, permitam-me revisar rapidamente o processo de negociação (por razões de brevidade, fico no ponto de vista do buy-side).

O diagrama acima mostra o processamento de uma ordem da decisão de investimento até a execução de uma negociação. Neste exemplo, o processo começa com a idéia de um analista que leva a uma decisão de negociação. A idéia é avaliada e aprovada pelo gerente de portfólio que gera instruções para comprar ou vender uma determinada quantidade de ativos # 8216; abc & # 8217 ;. A ordem é então transferida para um comerciante cujo trabalho é decidir a melhor abordagem / corretor para usar.

O acesso ao mercado direto (DMA) representa a capacidade do cliente de acessar a infra-estrutura de roteamento de pedidos dos corretores, permitindo que eles emitam suas ordens quase diretamente às trocas. O acesso patrocinado é um passo acima do DMA, tendem a ser latência ultra baixa, conexões diretas ao mercado. Nessa situação, o cliente usa sua própria infraestrutura, mas com o identificador comercial do corretor. O acesso patrocinado é (predominantemente) utilizado por clientes que exploram estratégias de negociação de alta freqüência.

A negociação algorítmica refere-se a estratégias de execução comercial que normalmente são usadas pelos gestores de fundos para comprar ou vender grandes quantidades de ativos. Eles visam minimizar o custo dessas transações sob certas restrições de risco e tempo. Esses sistemas seguem regras predefinidas para determinar como executar cada ordem. Muitas vezes, as pessoas pensam em esses sistemas como comprando baixo e vendendo alto. tomando decisões de investimento # 8211; mas este não é o caso. Os sistemas de negociação algorítmica são oferecidos por muitos corretores e simplesmente executam as ordens que são dadas. Seu trabalho é obter um bom preço (em comparação com vários benchmarks) e minimizar o impacto da negociação. Isso é feito cortando pedidos e reagindo dinamicamente a eventos de mercado.

Claro que existem algoritmos que lidam com a tomada de decisões de investimento e é aí que vem a negociação automatizada.

O comércio automatizado, muitas vezes confundido com o comércio algorítmico, é a automação completa do processo de negociação quantitativa. Assim, o comércio automatizado deve encapsular: modelagem quantitativa e rastreamento de indicadores para determinar a iniciação comercial e a liquidação; monitoramento do risco de carteira; bem como o comércio algorítmico. Este tipo de negociação tende a ser feito por fundos hedge quantitativos que usam algoritmos de execução de propriedade e comércio via DMA ou acesso patrocinado.

O comércio de alta freqüência (HFT) é um subconjunto de negociação automatizada. Aqui, as oportunidades são buscadas e aproveitadas em intervalos de tempo muito pequenos de milissegundos até horas. Algumas estratégias de alta frequência adotam um papel de tipo de criador de mercado, tentando manter uma posição relativamente neutra e provar liquidez (na maioria das vezes), aproveitando as discrepâncias de preços. Outras estratégias invocam métodos de análise de séries temporais, aprendizado de máquinas e inteligência artificial para prever movimentos e isolar tendências entre as massas de dados. Específicos da estratégia de lado, para HFT, monitorar o risco geral de inventário e incorporar essa informação em decisões de preços / negociação é sempre vital.

Apenas lembre-se, o comércio algorítmico deveria ter sido chamado de "execução algorítmica" # 8221 ;; O comércio automatizado faz o que diz na lata; e HFT é um tipo específico de negociação automatizada ultra-rápida.

Pós-navegação.

4 pensamentos sobre & ldquo; A diferença entre comércio automatizado, algorítmico e de alta frequência & rdquo;

Publicação muito útil! obrigado.

Na sua experiência, então, como classificaria esses três formatos comerciais em termos de latência comercial?

Bom post, útil.

Você pode elaborar a diferença entre o & # 8220; Automated Trading & # 8221; e HFT? Na sua definição, parece que a única diferença é o tamanho (nocional ou real?) Dos negócios?

Negociação Algorítmica contra Negociação Discrecional.

Introdução.

Se você é comerciante discricionário, você pode ter feito essas perguntas antes.

Qual é o futuro da negociação algorítmica? Devo mudar de prática discricionária para negociação algorítmica? A negociação algorítmica assume os mercados financeiros? Quem ganhará essa guerra entre homem e máquina?

Para responder a essas perguntas, primeiro precisamos saber o que torna essas práticas separadas uma da outra.

Nesta publicação, tentaremos descodificar todas as questões relacionadas à negociação algorítmica versus negociação discricionária.

Negociação discreta.

Um comerciante discricionário tem um conjunto de regras que eles tendem a seguir ao longo de sua prática comercial, essas regras são modificadas ou substituídas com base em sua experiência e o que funciona melhor para elas. Alguns seguem estas regras rigorosamente, enquanto outros tendem a experimentar até o momento em que eles sentem que eles craquearam o código e continuam a fazer as modificações necessárias em sua estratégia.

Um comerciante discricionário estuda os sinais e gráficos, e depois toma uma decisão sobre comprar ou vender o ativo. O comerciante chama os tiros em negociação discricionária, ou seja, para entrar ou sair de posições.

Na negociação discricionária, o risco máximo se origina em decisões tomadas sob a influência de emoções descontroladas do comerciante. Na maioria dos casos, essas emoções podem levar a negócios que não podem ser logicamente defendidos. Por isso, para obter um lucro, torna-se extremamente importante não apenas ter uma estratégia lucrativa, mas também ter um controle sobre as emoções de alguém.

Negociação Algorítmica.

Os comerciantes sistemáticos usam algoritmos para fazer decisões relacionadas à negociação ou prever suas melhores chances de lucrar com os investimentos que eles fazem. Os algoritmos são alterados com base nas condições do mercado, no tipo de ações, nos mercados etc.

Um comerciante sistemático não suporta o grau de incerteza ao confiar no estudo das tabelas manualmente e na leitura dos sinais. Ele / ela prefere fazer previsões com base em dados históricos, criar uma estratégia que se adapte às condições de mercado, codificá-la e ativá-la. Seu papel se torna o de um espectador que monitora o desempenho dos algoritmos com base na lógica que foi construída e faz as mudanças necessárias uma vez que o algo caiu no desempenho ou parou de funcionar.

Principais fatores diferenciadores.

Estratégia de negociação:

A estratégia de negociação dos comerciantes discricionários é derivada das informações coletadas por gráficos de aprendizagem, condições de mercado, compreensão de sinais indicativos e outros fatores relacionais que os ajudam a elaborar um certo conjunto de regras a seguir antes de fazer um pedido ou decidir quando sair.

Um comerciante algorítmico, por outro lado, considera arriscado depender apenas dos resultados obtidos pela análise de gráficos. A decisão de fazer um pedido ou fazer uma saída depende do (s) algoritmo (s). Os algoritmos são projetados com base em:

Conhecimento de Estatísticas de Habilidades de Programação de Derivados & amp; Estudo de Habilidades de Gestão de Risco de Probabilidade de Previsão de Dados Históricos.

Isso é feito por alguns profissionais com o conjunto de habilidades necessárias. O sistema estuda o mercado e toma decisões com base na lógica definida para os algoritmos.

Influência das emoções humanas:

Os comerciantes discricionários são propensos a serem influenciados por fatores emocionais no momento da tomada de decisão. Os comerciantes muitas vezes tendem a defender seu viés emocional no momento de projetar o resultado, o que pode levar a perdas significativas.

O risco de ficar influenciado por fatores relacionados às emoções é quase nulo na troca de algo. Os modelos matemáticos são puramente baseados no conjunto de instruções e eliminam a intervenção de qualquer tipo de emoções, seja ele ganância, medo, falsas intuições etc.

Automação:

A prática da negociação discricionária restringe o uso de sistemas automatizados que chamam os tiros para você. É administrado manualmente pelo comerciante e o sistema tem pouco ou nenhum dizer no que você quer fazer em seguida.

Não há necessidade de um comerciante algorítmico monitorar mercados e ler gráficos, uma vez que os negócios são feitos automaticamente. As informações alimentadas no sistema são processadas pela caixa preta e as sugestões são feitas para o melhor resultado possível. Uma vez que o comerciante está convencido do resultado, eles podem alternar os algos e apenas exibir o progresso e fazer alterações de acordo.

Regras pré-definidas:

Não há regras pré-definidas para um comerciante discricionário. A compra ou saída é feita com base na experiência e no estudo feito pelo comerciante, que pode resultar em múltiplas regras de negociação para cada execução.

As regras em negociação algorítmica são pré-definidas e testadas novamente. O backtesting de dados históricos aumenta a probabilidade de um resultado bem sucedido. Os negócios são colocados em níveis pré-definidos que são regidos por algoritmos.

Analisando as atuais condições do mercado:

Um comportamento impulsivo de um comerciante discricionário devido a uma mudança repentina nas condições de mercado pode resultar em uma perda. Isso pode ser devido à falta de compreensão ou falha na leitura da volatilidade do mercado.

Técnicas como a análise de sentimentos ajudam os algos a apresentar melhor em tais cenários e são capazes de ler as flutuações nos mercados com base em fatores externos.

Indicadores observados por um comerciante discricionário.

Um conjunto típico de observações feitas por um comerciante discricionário no gráfico de preços mencionado acima pode ser listado como:

A tendência geral é para cima Onde devo colocar minha parada e limitar? Notícias atuais que podem afetar a tendência de mudança ascendente A média móvel também está aumentando O indicador atual sinaliza uma reversão.

Indicadores observados por um comerciante algorítmico.

As observações e conclusões feitas por um comerciante algorítmico podem ser listadas como:

Qual é o sucesso do algoritmo e a probabilidade de ele fazer um lucro para mim? O que os dados históricos indicam? As estimativas futuras do estoque com base na tendência atual e histórica O que as séries temporais de uma ação indicam Qual é a margem de erro na estratégia que eu projetei?

Conclusão.

A tecnologia é parte da evolução e nós humanos geramos tecnologias que irão definir este século. Adaptar-se a novos e melhores meios de negociação é semelhante ao de avançar para melhores resultados e não se pode fugir dele. Algoritmos reduzem a margem de erro e eliminam os "fatores humanos", como emoções, erros baseados em negociação manual, estratégias de negociação obsoletas, etc.

Como uma transação algorítmica super computador, segue uma disciplina e lógica rigorosas.

Para citar Albert Hibbs: "Mesmo que eu não tenha chegado à lua, minhas máquinas"

Então, deixe suas máquinas fazerem o dinheiro para você.

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